【摘 要】
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激光选区熔化（SLM）技术在高能激光束作用下伴随着飞溅现象。飞溅现象易导致加工零件产生夹渣、孔洞和裂纹等次生缺陷甚至加工失败,对飞溅现象进行准确的描述和检测并加以控制,有利于保证零件成形质量。声发射技术是一种将材料内部应力波作为研究对象的动态无损检测技术,具有检测灵敏度高等特性。本文利用声发射技术对SLM增材制造过程中飞溅现象进行检测和表征,为飞溅现象在线监测技术提供理论依据与方法指导。飞溅现象声
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激光选区熔化（SLM）技术在高能激光束作用下伴随着飞溅现象。飞溅现象易导致加工零件产生夹渣、孔洞和裂纹等次生缺陷甚至加工失败,对飞溅现象进行准确的描述和检测并加以控制,有利于保证零件成形质量。声发射技术是一种将材料内部应力波作为研究对象的动态无损检测技术,具有检测灵敏度高等特性。本文利用声发射技术对SLM增材制造过程中飞溅现象进行检测和表征,为飞溅现象在线监测技术提供理论依据与方法指导。飞溅现象声发射信号呈现出多声发射源共存和特征信号微弱等特点,如何实现飞溅现象声发射多源信号分离,提取飞溅现象声发射信号特征频段,是实现飞溅现象声发射检测的关键。本文的主要研究内容及创新如下:（1）搭建SLM增材制造过程中飞溅现象声发射检测实验平台。分别采集背景噪声声发射信号、不同激光功率下的飞溅现象声发射信号和不同扫描速度下的飞溅现象声发射信号,并针对不同加工条件下的飞溅现象声发射信号进行时域特性分析。（2）针对不同加工条件下的飞溅现象声发射信号进行幅频特性分析,通过其声发射信号频谱对比得到了三个固有背景噪声声发射信号频段与代表飞溅现象声发射信号特征频段,其中飞溅现象声发射信号特征频段幅值随着激光功率增加而增大,随着扫描速度增快而增大。并且通过熔道成形质量放大图对比得到最优SLM增材制造加工条件。（3）提出一种基于遗传变异粒子群-变分模态分解（GMPSO-VMD）算法的声发射多源信号分离方法,首先利用GMPSO优化算法对VMD算法中的分解个数和惩罚因子参数组合进行优化,得到VMD算法最优分解参数组合。通过对仿真声发射多源信号进行GMPSO-VMD分离可验证该方法的有效性,并与经验模态分解（EMD）算法进行对比可得到其优越性。（4）利用GMPSO-VMD算法对不同加工条件下的飞溅现象声发射多源信号进行分离,应用GMPSO-VMD算法可准确分离出代表飞溅现象声发射信号特征频段。通过SLM加工零件成形图对比得到不同加工条件下的最优飞溅现象声发射信号特征频段幅值范围,并利用特征频段幅值范围指导选择SLM增材制造最优加工条件。
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